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异构计算环境下的地图代数空间分析并行方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
地图代数（MapAlgebra）是指一种基于格网结构的地理信息数据模型，在该模型中，地理数据被抽象成地理空间对象通过纵向分割为一个或多个一维数组。地图代数建立了一种抽象的、通用的计算方法，能够对GIS空间数据进行综合管理和分析，将模型推广至很多领域，如自然资源管理、农业决策、城市规划和环境监测等。地图代数的核心是将一种或多种空间数据集合进行加、减、乘、除等运算，以此生成新的地理信息，这种运算直接基于地理学上的一些基本规则。
近年来随着科技的不断更新，异构计算的发展越来越受到关注，异构计算能够在计算资源有限和计算密集型应用中发挥很大的作用。异构环境下的地图代数运算可以充分利用不同体系结构的设备（如CPU、GPU等）的特点来优化算法的性能。特别地，对于计算密集型运算，GPU比CPU等应用上更能发挥优势，可以获得更快的运算速度和更高的能效比，因此，开展异构计算环境下的地图代数
空间分析并行方法研究对加速地图代数分析建模和预测处理具有现实意义和重要的工程应用前景。
二、研究内容和方法
本课题旨在研究异构计算环境下的地图代数空间分析并行方法，主要包括以下研究内容：
1.分析地图代数算法的计算特点，设计地图代数代数算法并优化算法的并行性和性能。
2.根据异构计算环境，对地图代数算法进行深入研究和创新，结合计算机架构、计算方式及内存分配等不同因素，合理配置异构计算资源来提高计算效率。
3.在研究中建立基准模型、测试和评估方法，将新的方法和技术与基准模型进行比较分析，以验证所提出的方案在算法加速、内存利用等方面的效果。
本研究采用实验和仿真两种方法，通过实验验证和仿真分析两种方法来探究异构计算环境下地图代数算法的并行性和性能，实验研究主要通过开发GPU程序模拟具体型号的GPU及应用程序来进行，仿真研究主要采用MATLAB等模拟工具进行仿真模拟和分析，将设计的并行模型应用于云计算环境，为实际场景的应用提供支撑。
三、预期成果和应用前景
本研究预期取得异构计算环境下地图代数空间分析并行方法，主要包括以下几个方面：
1.开发出基于GPU的地图代数算法，提高异构计算中的性能和效率。
2.构建基准模型、测试和评估方法，评估并验证所提出方法的优越性。
3.优化计算资源利用，提高计算效率和内存利用率。
本研究成果可以用于支持地理信息系统应用的各个领域，如自然资源管理、农业决策、城市规划和环境监测等。研究成果将具有广泛的应用前景和社会经济效益。